亚马逊、Alphabet、Meta和微软在AI芯片的布局，长期将带给辉达麻烦
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亚马逊、Alphabet、Meta和微软是AI云端运算领域的四大参与者。他们也恰好是辉达GPU
的最大买家之一。可是这四家云端巨头的另一个共同点是他们都在制造自己的芯片，寻求
互补辉达无法满足其AI客制化的供应。
其实，辉达的GPU非常昂贵，所以四家云端供应商都希望并且需要控制不断飙升的资本支
出预算。Meta、微软、亚马逊和Alphabet 在AI基础设施上投入了大量资金。根据
FactSet估计，2024财年这四家的资本支出总计预计将达到1,780亿美元，比2023年增加
26%以上。唯有透过设计自己的解决方案来实现，涵盖软件、硬件和芯片的大部分成本。
以亚马逊为例，其于2015年透过收购以色列芯片设计公司Annapurna Labs进军芯片业务。
这笔交易最后产生了三种芯片：一种名为Graviton的CPU，亚马逊称其性价比比同类x86晶
片高出40%；用于训练LLM的Trainium；以及用于AI推理工作负载的Inferentia。
亚马逊也投资OpenAI的敌手Anthropic。如今Anthropic用Trainium来训练其AI模式。
Airbnb、字节跳动、Snap和德国电信都是 Inferentia 的客户。 亚马逊使用自己的晶
片来运行 Alexa、亚马逊广告及其新的 Rufus 购物机器人。
Alphabet 旗下的谷歌近十年来一直在开发AI芯片，且创建完整系统的优势，不仅是芯片
，还包括相关的软件、网络基础设施和储存。谷歌将其芯片称为TPU（Tensor Process
Unit）。谷歌正在开发第五代TPU，它有两种类型，一种专注于效能，另一种则针对效率
。
谷歌使用TPU建立大型语言模型，包括其广泛部署的Gemini软件。它还依赖TPU来驱动
Google Mail和其他服务。 许多依赖Google TPU的新创公司包括制造个人化聊天机器人的
Character AI和提供文字到图像软件的Midjourney。
Meta则是推出了第二代AI芯片，称为MTIA（Meta Training and Inference Accelerator
）。Facebook和Instagram都正在使用MTIA芯片来支援社群媒体排名和广告模式。Meta表
示，MTIA 是一项长期事业，旨在为 Meta 独特的工作负载提供最高效的架构。
至于微软，其于2023年推出了Azure Maia 100 AI Accelerator，这是一款用于模型训练
和推理的芯片。到目前为止，微软仅限于内部工作负载的使用。未来微软将重新构想从晶
片到服务器到系统再到数据中心基础设施的每一层，以最大限度地提高效能和效率。
总之，这四家厂商不太可能将其AI芯片贩售给其他业者，并与辉达竞争。但是其生产的AI
芯片，仍会逐渐削弱辉达在AI芯片的占有率，甚至未来的影响力。